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Enregistrement W2113808766 · doi:10.7202/037567ar

Conséquences de la concomitance des troubles liés à l’utilisation de substances et à l’état de stress post-traumatique sur le traitement

2009· article· fr· W2113808766 sur OpenAlexaffvenue
Hélène Simoneau, Stéphane Guay

Notice bibliographique

RevueDrogues santé et société · 2009
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut universitaire en santé mentale de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGynecologyPhilosophyArtMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis une quinzaine d’années, la forte prévalence de la co-morbidité des « troubles liés à l’utilisation d’une substance et à l’état de stress post-traumatique » a amené un nombre croissant d’auteurs à s’intéresser aux conséquences de celle-ci sur le traitement. Les données empiriques issues de ces études mettent d’abord en relief que la clientèle qui consulte pour alcoolisme et toxicomanie présente un tableau clinique à l’entrée en traitement nettement plus détérioré lorsque le trouble lié à l’utilisation d’une substance s’accompagne de l’état de stress post-traumatique. En plus de se présenter avec un profil clinique plus complexe, les usagers avec ces troubles concomitants retirent généralement moins de bénéfices du traitement de la toxicomanie. Des programmes de traitement intégré s’avèrent prometteurs pour accroître les bénéfices lorsque les deux troubles sont présents simultanément, mais ne semblent pas contrer le problème de l’abandon prématuré du traitement. Bien qu’aucune étude n’ait été élaborée spécifiquement dans le but d’identifier les facteurs impliqués dans ce processus, la recension des écrits révèle plusieurs indices qui suggèrent trois hypothèses explicatives : l’hypothèse d’automédication, la faiblesse de l’alliance thérapeutique et le manque de soutien social sans compter la contribution potentielle d’obstacles pratiques tels que des difficultés de transport ou des contraintes financières. Ces hypothèses devraient orienter la recherche et ainsi fournir des éléments essentiels à la conception de traitements mieux adaptés à la réalité des survivants de trauma.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,365 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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